Der Wert von Produktvielfalt: - Universität St.Gallen

is sich die Gewichte nicht mehr wesentlich ändern und ein vorgegebenes
Konvergenzkriterium 48 erfüllen (vgl. Lohmöller 1989, S. 29f.). Die Gewichte der
Messmodelle sind dabei im Fall eines reflektiven Konstrukts als einfache
Regressionskoeffizienten des Indikators, durch die der Einfluss der latenten Variable
auf den jeweiligen Indikator beschrieben wird, zu verstehen. Bei formativen
Messmodellen dienen die multiplen Regressionskoeffizienten, die den Einfluss der
Indikatorvariablen auf die zugehörige latente Variable messen, als Gewichte (vgl.
Herrmann/Huber/Kressmann 2004, S. 5).
Basierend auf den Schätzwerten der zweiten Phase werden in der dritten Phase die
Modellparameter mittels einer OLS-Regression bestimmt. Hierbei werden zunächst
die Pfadkoeffizienten des inneren Modells (Strukturmodell) und anschließend die
Regressionskoeffizienten im Messmodell (äußeres Modell) berechnet (vgl.
Götz/Liehr-Gobbers 2004, S. 6). Für formative Konstrukte führt die Schätzung der
multiplen Regressionskoeffizienten auf Basis der aus den Gewichten bestimmten
Konstruktwerte dabei „(...)zwingend zu den Gewichten als Regressionskoeffizienten
und einem Fehlerterm δ von Null“ (Herrmann/Huber/Kressmann 2004, S. 6). Die zur
Berechnung einiger Gütemaße erforderlichen Mittelwerte für latente und manifeste
Variablen werden zusammen mit den Ortungsparametern am Ende des Algorithmus
bestimmt (Herrmann/Huber/Kressmann 2004, S. 6).
Obwohl der PLS-Algorithmus jeweils nur einen Teil des Models behandelt (daher der
Name Partial Least Squares), liefert er eine „(...) modellweite und hinsichtlich der
Erklärungskraft des Gesamtmodells optimale Lösung (...)“ (Götz/Liehr-Gobbers 2004,
S. 6).
Der PLS-Ansatz und kovarianzbasierte Verfahren im Vergleich
Der varianzbasierte PLS-Ansatz unterscheidet sich von kovarianzbasierten Verfahren
wie LISREL am augenscheinlichsten hinsichtlich seiner Zielsetzung: Während die
Kovarianzstrukturanalyse ein konfirmatorisches Verfahren darstellt und darauf abzielt,
ein aus der Theorie abgeleitetes Modell zu analysieren und zu validieren, maximiert
PLS die Erklärungskraft des Strukturmodells. Da die Parameter durch den
PLS-Algorithmus so bestimmt werden, dass die Datenmatrix bestmöglich nachgebildet
48 Ein gebräuchliches Kriterium ist, dass sich die die Gewichte zwischen innerer und äußerer
Approximation ab der vierten Nachkommastelle nicht mehr ändern.
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